
大数据是如何改变球迷体验的
票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放……去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。而如今随着网络电视技术的发展,越来越多球迷抛弃了去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
对于一些球迷来说,去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。去现场观赛面临着各种各样的问题,比如票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放,等等,许多球迷选择舒舒服服地坐在自己家里的电视机前看大型比赛,而不是跑出去,经过漫长的路途去球场观赛。实际上,在2011年,ESPN的一份调查问卷发现,只有29%的球迷才愿意去现场观赛而不是坐在家里。
然而,为了得到更好的现场体验,45%的“优质球迷”(他们通常会买季票)会去现场观赛。但是,究竟什么才能构成好的现场体验呢?
现在大数据正在帮我们定义和完善现场体验。大数据和可穿戴技术相结合来为球迷提供更好、更加知识面更广的现场比赛体验。
首先,可穿戴技术在最近几年突飞猛进。运动员、教练和训练员已经接受了可穿戴技术,用这种技术设备来监控和提高运动员的技能表现,通过对心率以及反应时间指标的衡量来监测身体的各项机能,以及是否有脑震荡或疲劳等运动损伤。
不过,现在这种可穿戴技术也可以用来给球迷带来好处。例如,NBA的球场现在使用SportVU,这是一种安装了GPS技术的场内摄像机,用来跟踪球和球员的移动。虽然这项技术的主要目的是用来决定球员何时该休息,克里夫兰骑士就将该技术用作其他目的,他们使用该程序将数据引到其Humungotron中,能在比赛中实时显示球迷的独特统计数据。更为巧妙的是,骑士队还该数据运用到自己的社交媒体营销以及与各类不同广告商的合作关系当中。
但是,了解在比赛中任何给定的时间内的准确统计数据只是知道了大数据能怎样提高现场体验,以及将现场体验变得与坐在家里进行观赛的体验一样舒适的皮毛。在美国,各个球场都通过与像谷歌、IMB以及其他技术公司的合作来努力升级他们的设备,让其变得更加高科技。
例如,萨克拉门托国王队就在2014年的时候与谷歌建立合作关系,给他们的场边工作人员(吉祥物、记者以及舞者)配备Google Glass。然后球迷可以通过他们的移动设备观看现场比赛的特写镜头,即便他们是坐在较高一层的位置上。
另外一个突出的体育馆是李维斯球场,旧金山49人队的主场。李维斯球场拥有一个680Wi-Fi接入端口、12,000以太网端口、40千兆每秒的光纤网络,以及1,700个能够使用蓝牙技术发现球迷位置,给他们指引的无线电信标。对于那些不想排队买食物的球迷,他们还可以安装一个APP,这款APP专为球场球迷设计,当你在用手机观看现场比赛回放录像时,可以用该APP订餐,将食物直接送到球迷的座位上。
巴克莱中心球场利用Vixi让布鲁克林篮网球迷在正确使用话题标签的情况下将他们的推特展示到球场的多个大屏幕上。该球场还采用AmpThink在观众登录使用球场的免费Wi-Fi之前,采集现场观众的数据,这样球队管理层就可以了解更多球迷信息,比如他们在哪里登录,以及他们都使用球场的哪些服务。球迷们已经可以订购食品和饮料送到他们座位上,还可以从各种社交及角度进行比赛回放,在不久的将来他们就可以使用一个应用程序来找到洗手间的排队时间信息,然后以最短的等候时间到达指定的洗手间。
网络电视技术让越来越多球迷抛弃去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
以下是ESPN所做的关于《大数据能挽救现场体育吗》图解:
在1998年的调查问卷中,有54%的球迷声称他们更愿意去现场观赛而不是坐在家里观看;到2011年,同样的调查问卷显示其比例已经下降到29%。另外一份报告则发现去现场观赛的人群所占比例会随着运动项目的不同而有所不同:有15%的人更愿意去现场观看棒球比赛,在篮球中,这一比例为42%,在橄榄球中比例高达74%。
NFL球队收入占比:
门票收入占15%,全国媒体和赞助收入占58.5%,其他收入占26.5%。
李维斯球场 旧金山49人队主场
超过400英里的光纤,680个Wi-Fi端口,平均每100个座位1个。球迷可以将他们的设备连接到一个每秒40千兆的网络上,较联邦分类宽带快1万倍。
49人队已经开发了一款应用程序,可用来购票、订餐以及观看比赛视频回放。有32%的球迷都认为观看比赛回放的机会首先,影响了他们现场的体验和互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23